Maschinelles Lernen ist ein Prozess, bei dem Computer lernen, aus Daten Muster zu erkennen und Vorhersagen für neue Datensätze zu treffen. Dabei werden Algorithmen eingesetzt, die sich anhand von Beispielen selbst verbessern. Die Maschine trainiert sich also selbst, um immer bessere Ergebnisse zu erzielen. Somit ist Machine Learning eine Weiterentwicklung des klassischen Programmierens, bei dem der Mensch den Computer mit Befehlen füttert.

Jedoch ist das Konzept ist gar nicht so neu, wie sein Buzzword-Status suggeriert: Machine Learning ist ein seit langem etablierter Bestandteil der künstlichen Intelligenz. Seine Wurzeln reichen weit in die 1950er Jahre zurück, wo unter anderem durch Forscher wie Alan Turing und Marvin Minsky große Fortschritte erzielt wurden. In den 1960er Jahren konzentrierte sich das Feld jedoch vor allem auf Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung. In den 1970er Jahren gewann maschinelles Lernen eine erhöhte Bedeutung, insbesondere durch die Entwicklung von künstlichen Neuronalen Netzwerken. Seither wurden immer leistungsfähigere Systeme entwickelt – sie sich aus der klassischen Definition des maschinellen Lernens heraus emanzipiert haben, zum Beispiel das Deep Learning – und in der Lage sind, komplexere Aufgaben zu lösen, als es “nur” mit Machine Learning möglich ist.

Machine Learning ist ein Unterfeld der künstlichen Intelligenz, das sich mit dem Erlernen von Mustern aus Daten beschäftigt. Es wird vor allem dazu verwendet, um große Datenmengen zu analysieren und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.

Dagegen konzentriert sich Deep Learning auf das Lernen von abstrakten Konzepten. Deep Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, die sich auf das Lernen tiefer neuronaler Netze konzentriert. Dabei handelt es sich um Netze, die dem menschlichen Gehirn in struktureller und funktioneller Hinsicht ähneln.

Tiefe neuronale Netze sind Netzwerke, die durch eine großen Anzahl von Schichten miteinander verbunden sind. Diese tiefen Netze lernen, komplexe Aufgaben zu erkennen und zu lösen, indem sie eine Vielzahl von Eingabedaten verarbeiten. Somit ist Deep Learning ist eine leistungsfähigere Form des maschinellen Lernens.

Deep Learning ist ein sehr mächtiges Werkzeug, das in vielen Bereichen des maschinellen Lernens eingesetzt wird. Es wird häufig in Anwendungen verwendet, in denen traditionelles Machine Learning versagen würde: Etwa bei der Erkennung von Mustern in unstrukturierten Daten.

Machine Learning ist also ein Oberbegriff für computergestützte Methoden, mit denen sich Systeme selbstständig verbessern können: Deep Learning ist ein spezialisiertes Teilgebiet des Machine Learnings. Ein Machine-Learning-Algorithmus nimmt dazu Daten auf und sucht nach Mustern. Aufgrund dieser Muster lernt der Algorithmus, Vorhersagen über neue Daten zu treffen. Allerdings hängt die Genauigkeit dieser Vorhersagen stark von der Qualität der Trainingsdaten ab – und genau hier entsteht für viele Unternehmen, die KI zum ersten Mal einsetzen, leider ein Fallstrick.

Maschinelles Lernen wird häufig in Bereichen wie Spracherkennung, Bilderkennung und Predictive Analytics eingesetzt. Die Einsatzgebiete sind vielfältig! Einige Bereiche, in denen es bereits erfolgreich eingesetzt wird, sind:

• die Medizin
• das Bankwesen
• die Automobilindustrie
• die Luft- und Raumfahrt
• die Robotik
• die chemische Industrie und
• die Landwirtschaft

In der Medizin wird die Technologie beispielsweise eingesetzt, um Krankheiten frühzeitig zu erkennen, Behandlungsmethoden zu optimieren und neue Medikamente zu entwickeln. Im Bankwesen kann sie bei der Kreditvergabe eingesetzt werden, um Betrug zu verhindern oder neue Kunden zu finden.

In der Automobilindustrie kommt maschinelles Lernen zum Einsatz, um Fahrzeuge sicherer zu machen. So können zum Beispiel Fahrerassistenzsysteme entwickelt werden, die Unfälle verhindern oder zumindest ihre Folgen minimieren können. Auch die Produktion von Fahrzeugen kann durch Machine Learning optimiert werden.

In der Luft- und Raumfahrt unterstützen selbstlernende Algorithmen bei der Planung von Flugrouten oder um den Wartungsbedarf von Flugzeugen vorherzusagen. In der Robotik wird die Technologie eingesetzt, um Robotern das Erkennen und Manipulieren von Objekten beizubringen.

Maschinelle Lernsysteme sind in der Lage, neue Chemikalien zu entwickeln und Prozesse in deren Verarbeitung zu optimieren. Die Landwirtschaft profitiert ebenso von selbstlernenden Algorithmen, mit denen Pflanzenarten identifiziert und das Wachstum von Pflanzen vorhergesagt werden können.

Wenn man sich die vielen Beispiele anschaut, dann ist es eigentlich gar nicht verwunderlich, dass Machine Learning in aller Munde ist: Diese Technologie verspricht Lösungen für Probleme, an denen Menschen seit langem verzweifeln – von der Krebs-Bekämpfung über die Suche nach neuen Medikamenten bis hin zur Vorhersage von Wirtschaftskrisen.

Natürlich ist Machine Learning auch mit Herausforderungen verbunden, doch das Potenzial dieser Technologie scheint unbegrenzt zu sein. Wir dürfen also gespannt sein, welche Entwicklungen uns in Zukunft erwarten und welche Probleme bald gelöst sein werden.

Nachdem wir uns nun mit den Grundlagen dieser Technologie beschäftigt haben, können wir zu einem Fazit kommen: Machine Learning ist ein sehr mächtiges Werkzeug, das uns erlaubt, in großen Datensätzen Muster zu erkennen und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.

Durch den stetigen Zuwachs an verfügbaren Daten wird Machine Learning als Unternehmenskapital immer wichtiger!

Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass maschinelles Lernen nur so gut ist wie die Daten, die es verarbeitet. Wenn also fehlerhafte oder unvollständige Daten eingegeben werden, können auch die Ergebnisse des Algorithmus nur unzufriedenstellend sein. Wir sprechen hier oft mit einem Augenzwinkern vom Shit-In = Shit-Out Phänomen 😉

Und hier machen die meisten Unternehmen, die sich für auf die Zukunftstechnologie KI einlassen, den Fehler:

Denn es reicht leider (noch) nicht aus, ein leistungsfähiges KI Tool einzukaufen, um dann zu hoffen, dass der Algorithmus den Rest schon richtet. Hier sind erfahrene Berater:innen Gold wert, die Probleme in Datensätzen frühzeitig erkennen – und systematische, nachhaltige Lösungen für gewachsene Strukturen aufzeigen.

Gerne, können wir in einem unverbindlichen Beratungsgespräch ein Auge auf das Potential für Machine Learning in Ihrem Unternehmen entwickeln.

Verbessern Sie jetzt Ihre Prozesse durch Künstliche Intelligenz!